beautifulsoup

原文： http://www.cnblogs.com/tuohai666/p/8718107.html 摘要：从零开始写爬虫，初学者的速成指南！ 封面： 封面 大家好，《手把手教你写网络爬虫》连载开始了！在笔者的职业生涯中，几乎没有发现像网络爬虫这样的编程实践，可以同时吸引程序员和门外汉的注意。本文由浅入深的把爬虫技术和盘托出，为初学者提供一种轻松的入门方式。请跟随我们一起踏上爬虫学习的打怪升级之路吧！ 介绍 什么是爬虫？ 先看看百度百科的定义: 网络爬虫 简单的说网络爬虫（Web crawler）也叫做网络铲（Web scraper）、网络蜘蛛（Web spider），其行为一般是先“爬”到对应的网页上，再把需要的信息“铲”下来。 为什么学习爬虫？ 看到这里，有人就要问了：google、百度等搜索引擎已经帮我们抓取了互联网上的大部分信息了，为什么还要自己写爬虫呢？这是因为，需求是多样的。比如在企业中，爬取下来的数据可以作为数据挖掘的数据源。甚至有人为了炒股，专门抓取股票信息。笔者就见过有人为了分析房价，自学编程，爬了绿中介的数据。 在大数据深入人心的时代，网络爬虫作为网络、存储与机器学习等领域的交汇点，已经成为满足个性化网络数据需求的最佳实践。还犹豫什么？让我们开始学习吧！ 语言&环境 语言：人生苦短，我用Python。让Python带我们飞！ Python urllib

前言 首先附录一下一周任务青2系列中值得关注的一些小点。总体来说，我觉得课程总体设计 通过 青2 这个任务情景 将各种任务串起来，有项目的初步框架。 Day2 《青春有你2》Python 爬虫 和人像动漫体验 Day4 《青春有你2》分类任务坑总 Day5《青春有你2》评论数据爬取与词云分析 心得 第一天的任务是利用python的基本知识完成一些编程题。青2 系列任务从第二天开始。首先是数据获取部分（是通过python爬虫实现），其次是数据分析（很多人可能会忽略这一步，我觉得吧不管是用机器学习算法还是深度学习模型，首先还是需要观察数据分布情况，根据数据分布，可以有哪些选择。比如之前我在检测样品里的生长的微结构，数量很多，大部分的小样品矩形区域比较小。当时考虑目标检测的两种模型SSD,Faster RCNN。区别一个是一阶段直接检测，一个两阶段过程。预测效果和训练的loss来看，SSD表现并不是那么好，loss一直没法收敛到一个比较小的值，尽管检测速度肯定比两阶段检测算法来的快。） 第四天就是自制图片数据集，对其进行分类。第五天，爬取爱奇艺 青2 的一段视频评论，作数据清洗方面的工作后，可视化展示和词云绘制。 在爬虫这块，之前学习也是直接跳过没学的。真的一开始觉得有点懵吧，课上讲的beautiful Soup 来处理，我觉得课程讲的比较简单。课后还是花一些心思去查各种文档

一、原因： 　　在用beutifulsoup爬取网页的信息时，我们会遇到信息变成乱码的情况，之所以出现这种情况，是因为requests和beautifulsoup模块都会自行评测原网页的编码格式。 二、解决办法： （1）查看网页编码格式： 　　既然要将soup中编码格式改为正确的，那我们首先就要知道你要爬取的网页编码格式是什么。 首先是F12—>到控制台Console—>输入document.charset。 此处的utf-8就是该网页的编码格式。 （2）修改爬取时的编码格式：（这里是改为utf-8） 　　import requests 　　from bs4 import BeautifulSoup 　　html = requests.get("http://www.baidu.com/") 　　html.encoding='utf-8'//将编码格式改为utf-8 　　soup = BeautifulSoup(html.text,'lxml') 　　print(soup.XX) （3）关于中文乱码： 　　 　　BeautifulSoup在解析utf-8编码的网页时，如果不指定fromEncoding或者将fromEncoding指定为utf-8会出现中文乱码的现象。 　　解决此问题的方法是将Beautifulsoup构造函数中的fromEncoding参数的值指定为

先说一下本人学习爬虫的过程吧，先是下载了requests库，BeautifulSoup库，并根据MOOC上和网络上的资料进行爬虫学习。个人比较喜欢钢琴曲，就尝试去爬取爬取世界十大钢琴名曲简介。根据所学，写下了如下代码： 但得到的结果是（内容太多就只截取一部分）： 不难发现，里面很多内容并不是我想要的。经过分析，发现需要设定范围，对内容进行筛选。 改进后代码如下： 用了一个索引，得到了自己想要的内容。 在这里感谢赖宜霖同学的帮助，也希望同学们和教员能够批评指正，谢谢大家！ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4281386/blog/4260729

问题描述 在写爬虫爬取网页信息时，发生了以下错误： UnicodeEncodeError: 'gbk' codec can't encode character '\xa0' 意思大致是Unicode编码错误，gbk编解码器不能编码\xa0字符。 爬虫程序爬取的是课程信息，包含中文。使用requests库访问网页，使用BeautifulSoup库解析网页，用get_text()方法获取标签内的文本信息。 python版本为3.5，在cmd控制台中运行python脚本。 代码大致如下: import requests from bs4 import BeautifulSoup r = requests.get(url,cookies=cookies,headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text,"lxml") lesson_data_list = soup.find_all(id="xjs_table")[0].find_all("tr")[1:] for lesson_data in lesson_data_list: td = lesson_data.find_all("td") name = td[0].get_text() credit = td[1].get_text() teacher = td[2].get_text()

/1 前言/ 前几天小编发布了 手把手教你使用Python爬取西次代理数据（上篇） , 木有赶上车的小伙伴，可以戳进去看看。今天小编带大家进行网页结构的分析以及网页数据的提取，具体步骤如下。 /2 首页分析及提取/ 首先进入网站主页，如下图所示。 简单分析下页面，其中后面的 1 是页码的意思，分析后发现每一页有100 多条数据，然后网站底部总共有 2700+页 的链接，所以总共ip 代理加起来超过 27 万条数据，但是后面的数据大部分都是很多年前的数据了，比如 2012 年，大概就前 5000 多条是最近一个月的，所以决定爬取前面100 页。通 过网站 url 分析，可以知道这 100 页的 url 为: 规律显而易见，在程序中，我们使用一个 for 循环即可完整这个操作： 其中 scrapy 函数是爬取的主要逻辑，对应的代码为： 通过这个方式，我们可以得到每一页的数据。 /3 网页元素分析及提取/ 接下来就是对页面内的元素进行分析，提取其中的代理信息。 如上图，我们目的是进行代理地域分布分析，同时，在爬取过程中需要使用爬取的数据进行代 理更新，所以需要以下几个字段的信息： Ip 地址、端口、服务器位置、类型 为此，先构建一个类，用于保存这些信息： 这样，每爬取一条信息，只要实例化一个 ProxyBean 类即可，非常方便。 接下来就是提取元素过程了，在这个过程我使用了正则表达式和